強さの指標：ADX

Pythonで学ぶ金融トレーディング

Chelsea Yang

Data Science Instructor

ADXとは？

  • “Average Directional Movement Index” の略
  • 開発者：J. Welles Wilder
    • “New Concepts in Technical Systems” (1987)

ウェルズ・ワイルダーの本

  • トレンドの強さを測定
    • 0〜100で推移
    • ADX <= 25：非トレンド
    • ADX > 25：トレンド相場
    • ADX > 50：強いトレンド相場
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ADXの計算方法

  • +DI と -DI の差の平滑移動平均から導出
    • +DI（Plus Directional Index）：上昇トレンドの有無を定量化
    • -DI（Minus Directional Index）：下降トレンドの有無を定量化

 

  • 計算入力：
    • 各期間の高値・安値・終値
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PythonでのADX実装

# Calculate ADX
stock_data['ADX'] = talib.ADX(stock_data['High'], stock_data['Low'], stock_data['Close'],
                              timeperiod=14)

# Print the last five rows
print(stock_data.tail())

             Open   High    Low  Close   ADX
Date                                        
2020-11-24 540.40 559.99 526.20 555.38 21.16
2020-11-25 550.06 574.00 545.37 574.00 23.92
2020-11-27 581.16 598.78 578.45 585.76 26.82
2020-11-30 602.21 607.80 554.51 567.60 28.25
2020-12-01 597.59 597.85 572.05 584.76 29.58
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ADXのプロット

import matplotlib.pyplot as plt

# Create subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)


# Plot ADX with the price
ax1.set_ylabel('Price')
ax1.plot(stock_data['Close'])
ax2.set_ylabel('ADX')
ax2.plot(stock_data['ADX'])

ax1.set_title('Price and ADX')
plt.show()

上に価格、下にADXを表示したプロット

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演習に進みましょう

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